Multimodal 3D Object Detection on Unseen Domains

📄 arXiv: 2404.11764v1 📥 PDF

作者: Deepti Hegde, Suhas Lohit, Kuan-Chuan Peng, Michael J. Jones, Vishal M. Patel

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-17

备注: technical report

💡 一句话要点

提出CLIX$^{3D}$以解决未见领域的多模态3D物体检测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 3D物体检测 领域适应 自动驾驶 特征对齐

📋 核心要点

  1. 现有的物体检测方法在不同环境下表现不佳，尤其是在未见领域时性能显著下降。
  2. 本文提出CLIX$^{3D}$框架，结合LiDAR和图像数据进行多模态物体检测，增强模型对未见领域的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，CLIX$^{3D}$在多个数据集转移任务中实现了最先进的领域泛化性能，显著提升了检测准确率。

📝 摘要（中文）

随着自动驾驶技术的发展，LiDAR数据集在点云密度、范围和物体尺寸等属性上存在偏差，导致在不同环境下训练和评估的物体检测网络性能下降。现有的领域适应方法通常假设可以访问未标注的测试样本，但在实际应用中，这种假设往往不成立。本文提出了一种双重方法，利用配对的LiDAR-图像数据进行多模态物体检测，并训练3D物体检测器以学习跨不同分布的多模态特征，增强对未见目标领域的鲁棒性。我们提出的CLIX$^{3D}$框架通过对同类样本的特征进行对齐，同时将不同类的特征推开，从而实现了在多个数据集转移下的最先进的领域泛化性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在未见领域下，物体检测网络性能下降的问题。现有方法依赖于未标注样本，但在实际应用中，往往无法获得这些样本，导致模型泛化能力不足。

核心思路：通过结合LiDAR和图像数据的多模态特征，增强物体检测器的鲁棒性。同时，训练3D物体检测器以学习跨不同分布的特征，从而提高对未见目标领域的适应能力。

技术框架：CLIX$^{3D}$框架包括多模态特征融合和监督对比学习两个主要模块。首先，利用配对的LiDAR和图像数据进行特征提取，然后通过对比学习方法对同类样本进行特征对齐。

关键创新：CLIX$^{3D}$的主要创新在于通过对同类样本的特征对齐，同时将不同类样本的特征推开，增强了特征的不变性。这一设计使得模型在面对未见领域时表现更为稳健。

关键设计：在损失函数设计上，采用了监督对比损失，确保同类样本的特征距离更近，而不同类样本的特征距离更远。此外，网络结构上结合了卷积神经网络和点云处理网络，以有效提取多模态特征。

📊 实验亮点

在多个数据集转移任务中，CLIX$^{3D}$框架实现了最先进的领域泛化性能，相较于基线方法，检测准确率提升了显著的X%（具体数据待补充），展示了其在未见领域下的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和智能监控等场景。通过提高物体检测模型在未见领域的鲁棒性，能够显著提升自动驾驶系统的安全性和可靠性，推动智能交通的发展。未来，该方法还可扩展到其他需要环境适应的计算机视觉任务中。

📄 摘要（原文）

LiDAR datasets for autonomous driving exhibit biases in properties such as point cloud density, range, and object dimensions. As a result, object detection networks trained and evaluated in different environments often experience performance degradation. Domain adaptation approaches assume access to unannotated samples from the test distribution to address this problem. However, in the real world, the exact conditions of deployment and access to samples representative of the test dataset may be unavailable while training. We argue that the more realistic and challenging formulation is to require robustness in performance to unseen target domains. We propose to address this problem in a two-pronged manner. First, we leverage paired LiDAR-image data present in most autonomous driving datasets to perform multimodal object detection. We suggest that working with multimodal features by leveraging both images and LiDAR point clouds for scene understanding tasks results in object detectors more robust to unseen domain shifts. Second, we train a 3D object detector to learn multimodal object features across different distributions and promote feature invariance across these source domains to improve generalizability to unseen target domains. To this end, we propose CLIX$^\text{3D}$, a multimodal fusion and supervised contrastive learning framework for 3D object detection that performs alignment of object features from same-class samples of different domains while pushing the features from different classes apart. We show that CLIX$^\text{3D}$ yields state-of-the-art domain generalization performance under multiple dataset shifts.